Yrkesprofil

AI-ingenjör

Ögonblicksbild

Vill du vara med och forma framtidens intelligenta system? Som AI-ingenjör får du möjligheten att utveckla innovativa lösningar som simulerar mänsklig intelligens och löser komplexa problem inom en rad olika områden.

Sammanfattning

Arbetsdagen för en AI-ingenjör kan variera stort beroende på projekt och arbetsplats. Generellt sett innebär det att du arbetar med att designa, utveckla och implementera program och system som använder artificiell intelligens. Detta kan innefatta allt från att bygga tankemodeller och kognitiva system till att integrera strukturerad kunskap i datorsystem för att lösa specifika problem. Du kommer att samarbeta med andra ingenjörer, forskare och experter för att säkerställa att lösningarna är effektiva och uppfyller de krav som ställs.

Nyckelansvarsområden:
  • • Utveckla och implementera algoritmer och modeller för artificiell intelligens.
  • • Integrera strukturerad kunskap (ontologier, kunskapsbaser) i datorsystem.
  • • Designa och testa AI-system för att lösa komplexa problem.
37%
Resiliens Poäng · 2026 (Högre är bättre)
Kandidatexamen 54% AI-exponering
Starta karriär-DNA-bedömning
Labour market

Var det här yrket efterfrågas

Rapporterad brist och överskott på arbetskraft, per år. Publiceras för yrkesgrupper, inte för enskilda jobbtitlar.

Brist rapporteradÖverskott rapporteratBåda rapporteradeRapporterat ett annat årOmfattas inte av den här källan

Djupare färg: rapporterat likadant fler år i rad.

Siffrorna gäller Yrken med krav på fördjupad högskolekompetens inom it — 75 yrken inklusive det här.

10 av 14 har brist2025Alla 30 växer3.7Mtjänster till 2035

Brist: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus och 6 till.

Längst pågående brist: Austria, 3 år.

Välj ett område på kartan för att se dess siffror.

Om källan

Källa: ELA/EURES brist och överskott på arbetskraft. Uppgifterna publiceras på yrkesgruppsnivå och omfattar Europa. Utgåvorna skiljer sig åt i bilagornas utformning och i vilka länder som ingår, så en förändring mellan år betyder inte alltid att arbetsmarknaden har förändrats. Grå länder har inte rapporterats, vilket inte är detsamma som balans.

Utforska mer

Hitta din karriärväg och utforska vetenskapen bakom våra rekommendationer.

Vägleder du andra? Se NexPath för skolor och mottagningar.
Snabbpassningskontroll

KanAI-ingenjörpassa dig?

Svara på tre snabba frågor. Detta är inte en fullständig bedömning – det är en teaser som hjälper dig att bestämma om du ska jämföra din profil.

Framsteg0/3

Gillar du uppgifter som kräverAnalytiskt tänkande?

Gillar du uppgifter som kräverSamarbete?

Gillar du uppgifter som kräverPrestation?

NexFuture™

Framtidsutsikter för AI-ingenjör

The outlook for AI-ingenjör reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

Hur beräknas dessa poäng?

Motståndskraftsindexet (0–100) beräknar hur strukturellt skyddat detta yrke är mot automatisering och AI-störningar, baserat på analys på uppgiftsnivå. Högre poäng innebär fler uppgifter som kräver mänskligt omdöme. AI-exponering visar den uppskattade andelen uppgiftstimmar som nuvarande AI-förmågor kan påverka. Dessa är modellbaserade strukturella indikatorer, inte förutsägelser om individuell anställningstrygghet.

Spela framtiden

Hur kanAI-ingenjörförändras när AI-anpassningen växer?

Flera uppgiftsområden kan skifta mot AI-stödda arbetsflöden, så omkompetens blir viktigare.

En betydande omvandling på uppgiftsnivå beräknas ske om 12 år (runt 2038) under det valda „Förväntat“-scenariot.
~35%
Resiliens
Automationsrisk
EXP~60%
Mänsklig kant
MOAT~35%

Illustrativt scenario baserat på uppgifters automatiserbarhet — inte en prognos. Värden avrundas ju längre fram du tittar.

2026
2033
2043
AI-adoptionshastighet:

Hur AI kan förändra denna roll

Deterministisk, modellbaserad tolkning av nuvarande rollsignaler — ingen garanti för ersättning.

Människoägd 37% Människoägd
Vad beror fortfarande på människor
  • fastställa tekniska krav
Den mänskliga fördelen För att förbli ledande i denna roll, fokusera på datamodeller och datautvinning. Dessa människocentrerade färdigheter är de svåraste för AI att replikera under de kommande 20 åren.
Hjälpa 29% Hjälpa
Där AI kan bli en biträdande pilot
  • analysera stordata
  • analysera affärskrav
  • använda digital teknik på ett kreativt sätt
Automatisera 54% Automatisera
Uppgifter som är mest utsatta för automatisering
  • använda databehandlingsteknik
  • skapa datauppsättningar
Detaljerad analys

Vitala tecken & AI-vektorer

AI-exponeringsvektorer

0-100%
AI / Machine Learning 29%

Exponering för AI-assisterad analys, mönstergjenkänning och prediktiv modelleringsuppgifter

Generativ AI 5%

Exponering för innehållsgenerering, kreativ utökning och verktyg för stora språkmodeller

Kognitiv programvara 4%

Exponering för arbetsflödesautomation, beslutsstödsprogram och processdigitalisering

Robotic & Physical Automation 0%

Exponering för fysisk automaton, robotik och sensorstyrdt aktivitetsförflyttning

Teknisk information
Metodik: NexFuture v3.0 Källor: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Uppdaterad: aug. 2026

NexFuture v3.0 uppskattar automatiseringsexponering direkt från ESCO:s väsentliga kompetensgrupper, viktad efter kompetensmassa och kalibrerad mot expertankare. Poängen är sannolikhetsbaserade uppskattningar, inte garantier. Se NexFutures metodologivitbok för fullständiga detaljer.

Mäter exponering för automatisering. Den mäter inte lön, efterfrågan eller hur många jobb som finns nära dig.

En dag i livet

Vad människor i denna roll vanligtvis gör

Digital teknik

Dag i livet

En vanlig dag som enAI-ingenjör

09
09:00 · Morgon
tillämpa IT-systemteori
Implementera principer för IT-systemteori för att förklara och dokumentera systemegenskaper som kan tillämpas överallt i andra system
10
10:30 · Mitt på morgonen
analysera affärskrav
Undersöka kundernas behov och förväntningar på en produkt eller tjänst för att identifiera och åtgärda inkonsekvenser och eventuella meningsskiljaktigheter mellan berörda parter.
12
12:00 · Middag
analysera stordata
Samla in och utvärdera numeriska data i stora mängder, särskilt i syfte att identifiera mönster mellan data.
14
14:00 · Eftermiddag
använda databehandlingsteknik
Samla in, bearbeta och analysera relevanta data och uppgifter, lagra och uppdatera data på rätt sätt samt illustrera siffror och data med hjälp av grafer och statistiska diagram.
15
15:30 · Sen eftermiddag
använda digital teknik på ett kreativt sätt
Använda digitala verktyg och digital teknik för att skapa kunskap och innovera processer och produkter. Medverka både individuellt och kollektivt i kognitiv bearbetning för att förstå och lösa konceptuella problem och felsituationer i digitala miljöer.
17
17:00 · Avslutning
fastställa tekniska krav
Ange tekniska egenskaper hos varor, material, metoder, processer, tjänster, system, programvara och funktioner genom att identifiera och möta de särskilda behov som ska tillgodoses i enlighet med kundens krav.

Uppgiftsordningen är illustrativ. Enskilda dagar varierar.

Programvara och teknik & Kunskapsområden
Programvara och teknik
3D graphics softwareAdaAdvanced numerical softwareAlgorithmic softwareAmazon DynamoDBAmazon Elastic Compute Cloud EC2Amazon RedshiftAmazon Web Services AWS CloudFormationAmazon Web Services AWS SageMakerAmazon Web Services AWS softwareAnsible softwareApache AirflowApache CassandraApache FlumeApache HadoopApache HiveApache HTTP ServerApache KafkaApache PigApache Solr
Kunskapsområden
  • datamodeller

    Metoder och befintliga system som används för att strukturera data och visa förhållandet mellan dem samt metoder för tolkning av datastrukturer och -relationer.

  • datautvinning

    Metoder som används inom artificiell intelligens, maskininlärning, statistik och databaser för att utvinna uppgifter ur en datauppsättning.

  • Frågespråk för RDF-format

    Frågespråk som SPARQL, som används för att hämta och hantera data som lagrats i RDF-format (Resource Description Framework).

  • informationsarkitektur

    De metoder genom vilka information genereras, struktureras, lagras, upprätthålls, länkas, utbyts och används.

  • informationsextrahering

    De tekniker och metoder som används för att samla in och utvinna information från ostrukturerade eller halvstrukturerade digitala dokument och källor.

  • informationskategorisering

    Klassificering av information i kategorier och åskådliggörande av hur uppgifterna förhåller sig till varandra i fråga om vissa klart definierade aspekter.

Viktiga färdigheter
använda digitala verktyg för samarbete och produktivitet
  • använda digital teknik på ett kreativt sätt

    Använda digitala verktyg och digital teknik för att skapa kunskap och innovera processer och produkter. Medverka både individuellt och kollektivt i kognitiv bearbetning för att förstå och lösa konceptuella problem och felsituationer i digitala miljöer.

hantera, samla in och lagra digitala data
  • använda databehandlingsteknik

    Samla in, bearbeta och analysera relevanta data och uppgifter, lagra och uppdatera data på rätt sätt samt illustrera siffror och data med hjälp av grafer och statistiska diagram.

utforma system och produkter
  • utforma process

    Kartlägga arbetsflödet och resurskraven för en viss process med hjälp av en rad olika verktyg, till exempel programvara för processimulering, flödesdiagram och skalmodeller.

analysera och utvärdera information och data
  • analysera stordata

    Samla in och utvärdera numeriska data i stora mängder, särskilt i syfte att identifiera mönster mellan data.

skapa konstnärliga formgivningar eller föreställningar
  • utveckla kreativa idéer

    Utveckling av nya konstnärliga koncept och kreativa idéer.

hantera information
  • skapa datauppsättningar

    Generera en samling nya eller befintliga relaterade datauppsättningar som består av separata delar, men som kan göras om till en enhet.

analysera affärsverksamhet
  • analysera affärskrav

    Undersöka kundernas behov och förväntningar på en produkt eller tjänst för att identifiera och åtgärda inkonsekvenser och eventuella meningsskiljaktigheter mellan berörda parter.

programmera datorsystem
  • utveckla statistisk programvara

    Medverka i olika utvecklingsstadier för datorprogram för ekonometrisk och statistisk analys, t.ex. forskning, produktutveckling, prototyputveckling och underhåll.

Färdighets-DNA

Färdighets-DNA

Arbetspersonlighetsdrag och värden som definierar denna roll

Nyckelegenskaper du behöver
Analytiskt tänkande Samarbete Erkännande Oberoende Prestation/Ansträngning Prestation Innovation Integritet Anpassningsförmåga/Flexibilitet Pålitlighet Mångfald Stresstolerans Ledarskap Omsorg om andra Social orientering Självkontroll
Viktiga belöningar du kan förvänta dig
PrestationArbetsförhålla…ErkännandeRelationerStödOberoende
Karriärutveckling

Karriärvägar & liknande roller

Utforska typiska karriärvägar, angränsande färdigheter och liknande roller för att planera din nästa övergång.

Karriärlandskap

Var passarAI-ingenjör?

Den här rollen
AI-ingenjör Den här rollen
Tillväxtvägar

Likhetspoäng baserade på kompetensöverlappning från ESCO-data.

Vanliga frågor

Vanliga frågor

Vilken typ av utbildning krävs för att bli AI-ingenjör?
En stark teknisk bakgrund är nödvändig. Vanligtvis krävs en högskoleutbildning inom datavetenskap, ingenjörsvetenskap, matematik eller ett relaterat område. Kurser inom artificiell intelligens, maskininlärning och djupinlärning är särskilt relevanta.
Hur ser arbetsmarknaden ut för AI-ingenjörer i Sverige?
Efterfrågan på AI-ingenjörer är hög och förväntas fortsätta att växa i takt med att AI-tekniken blir alltmer integrerad i olika branscher. Även om den direkta efterfrågan (FI demand) för närvarande är låg, indikerar det en nischmarknad med hög potential.
Vilka personliga egenskaper är viktiga för att lyckas som AI-ingenjör?
Problemlösningsförmåga, analytiskt tänkande och en stark förmåga att samarbeta är avgörande. Det är också viktigt att vara nyfiken, lära sig nya saker kontinuerligt och ha en passion för att utveckla innovativa lösningar.
AI-Ingenjör — råder det brist i Europa?
Ja. I ELA/EURES-utgåvan 2025 rapporterades brist i 10 av de 14 europeiska länder som bedömde den här yrkesgruppen: Österrike, Belgien, Bulgarien, Cypern och 6 till. Österrike har rapporterat brist 3 år i rad. Bedömningarna publiceras per yrkesgrupp, inte per enskild yrkesbeteckning.
AI-Ingenjör — vad är lönen i USA?
Medianlönen är 140 910 dollar per år, per 2025-05. Delstaternas medianlöner ligger mellan 82 590 och 206 220 dollar. Källa: US Bureau of Labor Statistics. Siffran gäller USA och är ingen prognos för Europa.